Аналіз сучасних методів підвищення ефективності управління портфелями проєктів і програм

Заголовок (англійською): 
Analysis of modern methods of improving the efficiency of project and program portfolio management
Автор(и): 
Єгорченкова Н. Ю.
Єгорченков О. В.
Сазонов А. В.
Автор(и) (англ): 
Nataliia Yehorchenkova,
Oleksii Yehorchenkov,
Anton Sazonov
Ключові слова (укр): 
управління проєктами; управління портфелем проєктів; машинне навчання; менеджмент фінансових організацій
Ключові слова (англ): 
project management; project portfolio management; machine learning; management of financial organizations
Анотація (укр): 
Описано результати дослідження методів підвищення ефективності управління портфелем проєктів і програм з врахуванням останніх робіт в цьому напрямі з акцентом на пошук передових технологічних рішень, які мають найбільший потенціал з точки зору підвищення ефективності управління портфелем проєктів і програм. Розглянуто результати дослідження International Institute for Learning, Inc, які базуються на досвіді фінансової корпорації Synovus Financial Corporation; роботи авторів, які розширюють класичний підхід до формування портфеля проєктів і програм, у частині прийняття рішення, шляхом: розроблення нової математичної моделі, використання багатокритеріальної основи з врахуванням різних стратегічних сценаріїв, застосування інтеграції системної динаміки з багатоцільовим прийняттям рішень. Наведено висновок авторів роботи, які стверджують, що комплексного вирішення всіх проблем управління портфелем проєктів і програм на сьогодні не існує, однак наведено опис роботи автора, який розглядає вплив інформаційних технологій, в частині використання штучного інтелекту / експертних систем (AI/ES), для вирішення наявних проблем управління портфелем проєктів і програм. Наведено результати дослідження Gartner в частині використання штучного інтелекту в процесах управління проєктами; надано висновки української ІТ компанії «IT-Enterprise» в частині розроблення програмного забезпечення, пов’язаного з використанням штучного інтелекту; наведено факти і приклади широкого застосування штучного інтелекту передовими світовими компаніями і корпораціями; надано висновки щодо доцільності та перспективності використання штучного інтелекту, зокрема машинного навчання, для пошуку нових рішень підвищення ефективності управління портфелем проєктів і програм.
Анотація (англ): 
The article describes the results of research on methods of improving the efficiency of the project and program portfolio, considering recent work in this direction with emphasis on finding advanced technological solutions that have the greatest potential in terms of project and program portfolio efficiency. The article examines the results of a study by the International Institute for Learning, Inc., which is based on the experience of the financial corporation Synovus Financial Corporation; works of authors who expand the classical approach to the formation of a portfolio of projects and programs, in terms of decision-making, by: developing a new mathematical model, using a multi-criteria basis based on different strategic scenarios, integrating system dynamics with multi-purpose decision making. The article concludes that there is no comprehensive solution to all project and program portfolio problems at present but describes the work of an author who considers the impact of information technology on the use of artificial intelligence / expert systems (AI / ES) to solve existing project and program portfolio problems. The results of Gartner's research in the use of artificial intelligence in project management processes are presented; the conclusions of the Ukrainian IT company "IT-Enterprise" in terms of software development related to the use of artificial intelligence; facts and examples of widespread use of artificial intelligence by leading global companies and corporations are given; conclusions are given on the expediency and prospects of using artificial intelligence, in particular machine learning, to find new solutions to increase the effectiveness of project and program portfolio.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 49, 2022
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, number 49, 2022
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
19-25.pdf
Дата публікації: 
29 Июль 2022
Номер збірника: 
49
Розділ: 
УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ
Університет автора: 
Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ; Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ
Литература: 

1.     Єгорченкова Н. Ю., Сазонов, А. В. Організація портфеля проєктів фінансових компаній на основі процесного підходу. Управління розвитком складних систем. 2021. № 45. С. 27 – 34; dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2021.45.27-34.

2.     International Institute for Learning, Inc.URL:  https://www.iil.com/ (дата звернення 30.10.2021).

3.     Harold Kerzner. Project management best practices achieving global excellence second edition: монографія. New York: International Institute for Learning, Inc. 2010. 684 с.

4.     Synovus Financial Corporation. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Synovus / (дата звернення 30.10.2021).

5.     Pérez F., Gómez T., Caballero R., Liern V. Project portfolio selection and planning with fuzzy constraints. 2018. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004016251730937X (дата звернення 23.01.2022).

6.     Yunna Wu, Chuanbo Xu, Yiming Ke, Xinying Li, Lingwenying Li. Portfolio selection of distributed energy generation projects considering uncertainty and project interaction under different enterprise strategic scenarios. 2019. URL:https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S0306261918318 282 (дата звернення 23.01.2022).

7.     Ying Liu, Yan-Kui Liu. Distributionally robust fuzzy project portfolio optimization problem with interactive returns. 2017. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494616304811 (дата звернення 23.01.2022).

8.     Аньшин В. М., Демкин И. В., Никонов И. М., Царьков И. Н. Модели управления портфелем проєктов в условиях неопределенности. Росія, Москва: Издательский центр МАТИ, 2007.

9.     Hosley W. N. The application of artificial intelligence software to project management. Project Management Journal. 1987. 18 (3). 73–75.

10.  Gartner. Сторінка прес-релізу нового дослідження на тему використання штучного інтелекту в управлінні проєктами. URL:https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-03-20-gartner-says-80-percent-of-today-s-project management#:~:text=By%202030%2C%2080%20percent%20of,%2C%20according%20to%20Gartner%2C%20Inc. (дата звернення 30.10.2021)

11.  IT enterprise. URL: https://www.it.ua/knowledge-base/technology-innovation/machine-learning / (дата звернення 30.10.2021).

12.  Google. URL: https://about.google/intl/ru/ (дата звернення 30.09.2021).

13.  Wikipedia. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Facebook / (дата звернення 30.09.2021).

14.  Apple. URL: Офіційний сайт компанії «Apple» // https://www.apple.com / (дата звернення 30.09.2021).

15.  Amazonю URL: https://www.amazon.com / (дата звернення 30.09.2021).

16.  Microsoft. URL: https://www.microsoft.com/uk-ua / (дата звернення 30.09.2021).

17.  Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Baidu / (дата звернення 30.09.2021).

18.  Mark Zuckerberg. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Mark_Zuckerberg (дата звернення 30.09.2021).

19.  Siri. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Siri  (дата звернення 30.09.2021).

20.  Meta. URL: https://about.facebook.com/meta / (дата звернення 30.09.2021).

21.  Amazon Echo. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Amazon_Echo / (дата звернення 30.09.2021).

22.  Переваги застосування машинного навчання в бізнесі. URL: https://rb.ru/story/machine-learning-in-business / (дата звернення 30.09.2021).

23.  Machine Learning: The New Proving Ground for Competitive Advantage. URL: https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview .com/whitepapers/MITTR_GoogleforWork_Survey.pdf / (дата звернення 30.09.2021).

References: 

1.     Sazonov, A. & Yehorchenkova, N. (2021). Concept of organization of portfolio of projects and programs of financial companies. Management of Development of Complex Systems, 45, 27–34. dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2021.45.27-34.

2.     International Institute for Learning, Inc.URL: https://www.iil.com/

3.     Harold Kerzner (2010). Project management best practices achieving global excellence second edition: monograph. New York: International Institute for Learning, Inc., 684.

4.     Synovus Financial Corporation. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Synovus /.

5.     Pérez, F., Gómez, T., Caballero, R., Liern, V. (2018). Project portfolio selection and planning with fuzzy constraints. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004016251730937X

6.     Yunna, Wu, Chuanbo, Xu, Yiming, Ke, Xinying, Li, Lingwenying, Li. (2019). Portfolio selection of distributed energy generation projects considering uncertainty and project interaction under different enterprise strategic scenarios. URL:https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S0306261918318 282

7.     Ying, Liu, Yan-Kui, Liu.(2017). Distributionally robust fuzzy project portfolio optimization problem with interactive returns. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494616304811

8.     Anshin, V. M., Demkin, I. V., Nikonov, I. M., Tsarkov, I. N. (2007). Models of project portfolio management under uncertainty. Russia, Moscow: MATI Publishing Center.

9.     Hosley, W. N.(1987). The application of artificial intelligence software to project management. Project Management Journal, 18 (3), 73–75.

10.  Gartner. Press release page for a new study on the use of artificial intelligence in project management. URL:https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-03-20-gartner-says-80-percent-of-today-s-project management#:~:text=By%202030%2C%2080%20percent%20of,%2C%20according%20to%20Gartner%2C%20Inc.

11.  IT enterprise. URL: https://www.it.ua/knowledge-base/technology-innovation/machine-learning /

12.  Google. URL: https://about.google/intl/ru/

13.  Wikipedia. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Facebook /

14.  Apple. URL: Офіційний сайт компанії «Apple» // https://www.apple.com /

15.  Amazonю URL: https://www.amazon.com /

16.  Microsoft. URL: https://www.microsoft.com/uk-ua /

17.  Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Baidu /

18.  Mark Zuckerberg. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Mark_Zuckerberg

19.  Siri. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Siri

20.  Meta. URL: https://about.facebook.com/meta /

21.  Amazon Echo. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Amazon_Echo /

22.  Advantages of using machine learning in business. URL: https://rb.ru/story/machine-learning-in-business /

23.  Machine Learning: The New Proving Ground for Competitive Advantage. URL: https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview .com/whitepapers/MITTR_GoogleforWork_Survey.pdf /